Giá trị p tổng thể và giá trị p cặp?

Tôi đã trang bị một mô hình tuyến tính chung có khả năng đăng nhập là .L

Bây giờ tôi muốn kiểm tra nếu các hệ số là như nhau.

• Đầu tiên, kiểm tra tổng thể : khả năng ghi nhật ký của mô hình giảm là . Bằng cách kiểm tra tỷ lệ khả năng, mô hình đầy đủ tốt hơn đáng kể so với mô hình giảm với .L r p = $y=\beta_0+\beta_1\cdot(x_1+x_2+x_3)$$L_r$$p=0.02$
• Tiếp theo, ? Mô hình rút gọn là . Kết quả là, KHÔNG khác với với . y = β 0 + β 1 ⋅ ( x 1 + x 2 ) + β 2 x 3 β 1 β 2 p = $\beta_1=\beta_2$$y=\beta_0+\beta_1\cdot(x_1+x_2)+\beta_2x_3$$\beta_1$$\beta_2$$p=0.15$
• Tương tự, ? Chúng khác nhau với . p = $\beta_1=\beta_3$$p=0.007$
• Cuối cùng, ? Chúng KHÔNG khác nhau với . p = $\beta_2=\beta_3$$p=0.12$

Điều này khá khó hiểu với tôi, vì tôi hy vọng tổng nhỏ hơn , vì rõ ràng là một tiêu chí chặt chẽ hơn nhiều so với (người tạo ra ).0,007 β 1 = β 2 = β 3 β 1 = β 3 p = $p$$0.007$$\beta_1=\beta_2=\beta_3$$\beta_1=\beta_3$$p=0.007$

Đó là, vì tôi đã " tự tin" rằng không giữ, tôi nên "tự tin hơn" rằng không giữ. Vì vậy, của tôi nên đi xuống.β 1 = β 3 β 1 = β 2 = β 3$0.007$$\beta_1=\beta_3$$\beta_1=\beta_2=\beta_3$$p$

Tôi đang kiểm tra chúng sai? Nếu không, tôi sai ở đâu trong lý luận trên?

Đó là, vì tôi đã "0,007 tự tin" rằng không giữ, tôi nên "tự tin hơn" rằng không giữ. Vì vậy, p của tôi nên đi xuống β 1 = β 2 = β $\beta_1=\beta_3$$\beta_1=\beta_2=\beta_3$

Câu trả lời ngắn: Khả năng của bạn sẽ đi xuống. Nhưng ở đây, các giá trị p không đo lường khả năng, nhưng liệu việc phát hành một số ràng buộc có mang lại sự cải thiện đáng kể về khả năng hay không. Đó là lý do tại sao không nhất thiết phải từ chối hơn là từ chối vì bạn cần thể hiện các cải tiến khả năng tốt hơn trong mô hình bị hạn chế nhất để chứng minh rằng việc phát hành 2 bậc tự do để đạt được mô hình đầy đủ là "giá trị nó".β 1 = β $\beta_1=\beta_2=\beta_3$$\beta_1=\beta_3$

• $\beta_2$
• $\beta_2$$\beta_3$$\beta_1$

$\beta_3=\beta_1=\beta_2$$\beta_3=\beta_1$$\beta_2$

$\frac{\beta_3+\beta_1}{2}=\beta_2$